
利用数据分析做好客服管理,提升客服质量
数据信息化时代,市场竞争日益激烈,数据分析已成为企业运营的一项常规基础性工作,企业利用数据挖掘市场机会,洞察客户需求,提高运营效率,降低运营成本,并减少运营管理决策风险。
作为最直接与客户接触的部门,客服部,在服务客户的过程中会产生大量的原始数据,如果客服部能利用好这些数据,做好统计分析,将会帮助客服部及时发现问题,做出科学、合理的决策,从而提升服务质量,同时详实的数据也便于企业内部沟通与分享。
客户服务软件提供商-易维帮助台,基于saas模式,支持工单管理、多渠道客服、帮助中心,数据统计,并提供远程协助,适合预算有限的中小企业,也适合集团公司的协作合作。其中的数据统计功能,能为企业提供多达40余种的数据报表,让企业全面掌握客服部的客户服务情况、度量服务绩效、客户规模及结构状况等。
易维帮助台的数据统计报表主要分为三大类,包括绩效指标,分布排行和客户分析,通过下面的文字我们来了解其数据统计如何服务于企业的客服运营管理,提升客户服务质量的。
绩效指标
主要衡量客服的工作数量和质量,在选择的时间范围内,单个客服或客服组处理工单的数量,处理工单所需的时长、SLA达标率、问题解决率、客户满意度等等。
每到统计客服绩效的时候,企业就可以把易维帮助台的绩效指标作为参考,在单位时间内谁处理的工单数量多,响应时长短,解决时间快、解决率和客户满意度高,来判断客服的服务情况。
分布排行
针对客户服务请求和工单属性数据的分布分析,以及客服工作的排名,主要包括了服务请求分布,工单属性分布、Top10客户统计和Top10客服组统计。
服务请求分布中的时间段分布和IP地址来源分析,可以让企业对某个时间段的客户服务请求了如指掌,根据时间段和IP地址的波动来安排客服值班数量和时间,免于企业浪费资源,客服又能得到充分的休息。
工单属性分布中可以查看工单类型、服务目录中哪一项占比高。如果工单中问询占比高,是不是可以考虑增加客服人手;如果服务目录中对产品的升级问题占比高,是不是应该考虑在帮助中心的知识库发布关于升级问题的文章,或者让研发部去修正bug。
客户分析
统计了直接与工单相关和参与社区活动(分享、评论、提问、回答)的客户,通过这个分析,让企业了解客户的活跃度和黏性。
在客户分析的概览中显示企业客户的存量和增量,客户的活跃度,客户是企业/个人,以及企业的客户规模分布。
Top10客户/客户组,展示哪一个客户或客户组(企业)最为活跃,提交的服务请求最多,针对这些数据企业可以判断谁是重要客户,或者通过活动增加不活跃客户的黏性。
以上内容小编只介绍了易维帮助台部分的数据统计报表,用户可到他们官网注册,试用其他数据报表。另外易维帮助台支持企业完整导出原始数据记录,进行更为专业的数据挖掘与分析,相信这将会成为企业调整计划或制定政策有力的依据。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04